[莫烦 PyTorch 系列教程] 3.3 – 快速搭建回归神经网络

[莫烦 PyTorch 系列教程] 3.3 – 快速搭建回归神经网络

Torch 中提供了很多方便的途径, 同样是神经网络, 能快则快, 我们看看如何用更简单的方式搭建同样的回归神…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 3.2 – 区分类型 (分类 Classification)

这次我们也是用最简单的途径来看看神经网络是怎么进行事物的分类. 建立数据集 我们创建一些假数据来模拟真实的情况…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 3.1 – 关系拟合 (回归 Regression)

我会这次会来见证神经网络是如何通过简单的形式将一群数据用一条线条来表示. 或者说, 是如何在数据当中找到他们的…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 2.3 – 激励函数 (Activation)

什么是 Activation 一句话概括 Activation: 就是让神经网络可以描述非线性问题的步骤, 是…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 2.2 – 变量 (Variable)

[莫烦 PyTorch 系列教程] 2.2 – 变量 (Variable)

什么是 Variable 在 Torch 中的 Variable 就是一个存放会变化的值的地理位置. 里面的值…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 2.1 – Torch vs Numpy

[莫烦 PyTorch 系列教程] 2.1 – Torch vs Numpy

用 Numpy 还是 Torch Torch 自称为神经网络界的 Numpy, 因为他能将 torch 产生的…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 1.2 – 安装 PyTorch

支持的系统 PyTorch 暂时只支持 MacOS, Linux. 暂不支持 Windows! (可怜的 Wi…

[莫烦 PyTorch 系列教程] 1.1 – Why PyTorch?

为什么用 PyTorch PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生. 因为 Torch 是一…

PyTorch 内部机制解析:如何通过 PyTorch 实现 Tensor

PyTorch 内部机制解析:如何通过 PyTorch 实现 Tensor

PyTorch 中的基本单位是张量(Tensor)。本文的主旨是如何在 PyTorch 中实现 Tensor …

visdom_big

使用 Visdom 在 PyTorch 中进行可视化

Visdom 是一个灵活的可视化工具,可用来对于 实时,富数据的 创建,组织和共享。支持Torch和Numpy…

如何有效地阅读 PyTorch 的源代码?

如何有效地阅读 PyTorch 的源代码?

本文作者罗秀哲,来源知乎。 PyTorch的模块化感觉很好,读某一个部分不需要很清楚其它部分的具体实现。不过复…

GAN 很复杂?如何用不到 50 行代码训练 GAN(基于 PyTorch)

50行代码实现GAN(PyTorch)

编者按:上图是 Yann LeCun 对 GAN 的赞扬,意为“GAN 是机器学习过去 10 年发展中最有意思…

如何在 PyTorch 中设定学习率衰减(learning rate decay)

很多时候我们要对学习率(learning rate)进行衰减,下面的代码示范了如何每30个epoch按10%的…

PyTorch 学习笔记(六):PyTorch hook 和关于 PyTorch backward 过程的理解

PyTorch 学习笔记(六):PyTorch hook 和关于 PyTorch backward 过程的理解

在看pytorch官方文档的时候,发现在nn.Module部分和Variable部分均有hook的身影。感到很…

PyTorch 学习笔记(五):存储和恢复模型并查看参数

PyTorch 学习笔记(五):存储和恢复模型并查看参数

在模型完成训练后,我们需要将训练好的模型保存为一个文件供测试使用,或者因为一些原因我们需要继续之前的状态训练之…

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